Inicialmente propostos em Malerba et al (1999) em um estudo sobre a indústria de computadores, os modelos HF configuram-se como uma tentativa de elaboração da metodologia ABM a uma estratégia de calibração ligada aos processos históricos setoriais (Yoon e Lee, 2009). Segundo Malerba et al (1999), a principal motivação nos modelos HF é a adequação dos argumentos formais teóricos à literatura e constatações empíricas: a
formalização de modelos econômicos deve ser realizada com o máximo de informações empíricas, se o mesmo tem a presunção de explicar a realidade setorial (Malerba et al, 1999, p.4). Em particular, Orsenigo (2007) destaca três questões com as quais surge a proposição de modelos HF:
―i) realism should be considered as an important merit of theoretical models and that the design of formal economic models ought to proceed well informed by the empirical literature on the subject matter they purport to address;
ii) formal evolutionary theory can be a major help to empirical research in economics.
iii) formal models play a crucial role for the development of more general theories that are capable to subsume diverse specific instances into a compact, broad and simple conceptual framework.‖ (Orsenigo, 2007).
Nessa direção, têm crescido a importância e o uso dos modelos HF: os mesmos tem se mostrado úteis na explicação da evolução industrial de diversos setores, tais como o próprio setor de computadores (Malerba et al, 1999) ou na indústria farmacêutica (Malerba & Orsenigo, 2002), entre outros. Em contextos ainda mais específicos, os modelos HF têm sido utilizados na análise setorial em regiões específicas, como é o caso do modelo do mercado de peixes de Marselha, de Kirman & Vriend (2001), o modelo do Vale do Silício, de Zhang (2003) e o modelo do desenvolvimento do motor a vapor, de Frenken & Nuvolari (2004).
Um dos estudos propostos nessa tese segue essas mesmas proposições, com o intuito de estudar a indústria farmacêutica no nível brasileiro. O tópico abaixo apresenta o texto de Malerba & Orsenigo (2002), um modelo history-friendly para a indústria farmacêutica. Apesar do mesmo tema, as particularidades do modelo Malerba & Orsenigo (2002) não são totalmente incluídas em nossa modelagem – que será apresentada no capítulo 5 – porque o foco de análise não é exatamente o mesmo. Enquanto os autores procuram estabelecer um modelo que replica padrões competitivos e estruturais do setor em questão, o foco do modelo history-friendly da tese será demonstrar como a consideração da heterogeneidade do agente demandante, muitas vezes ignorada, pode ser importante para justificar distintos resultados de mercado.
2.1.2.1. O Modelo Malerba & Orsenigo (2002)
O modelo Malerba & Orsenigo (2002) é o segundo proposto pelos autores dentro dos History-Friendly models. A escolha da análise da indústria farmacêutica deu-se, em grande
parte, pela configuração competitiva e inovativa única: apesar de ser, na terminologia de Pavitt (1984), um setor science based, possui um grau de concentração relativamente baixo. Mesmo para as empresas inovadoras, o sucesso na obtenção de um novo produto não garante uma vantagem competitiva absoluta para os próximos períodos que as permita estabelecer liderança no agregado setorial. Convém explicar com mais detalhes essa constatação.
Esse resultado é possível pela baixa cumulatividade no processo inovativo. Conforme destacam vários trabalhos da área (por exemplo, Schwartzman, 1976; Orsenigo, 1989; Chandler, 1990, 1998; McKelvey, 1995; entre outros), a atividade de P&D na indústria farmacêutica foi, pelo menos até o fim dos anos 70, dominada pelo processo de screening aleatório. Segundo esse processo, compostos naturais e químicos são aleatoriamente rastreados, em busca de potenciais atividades terapêuticas. Milhares de compostos podem se sujeitar a múltiplas rastreagens antes de algum deles conseguir se transformar em alguma substância promissora (Malerba & Orsenigo, 2002, p. 670). Essa constatação por si só já revela a não-cumulatividade: a sintetização de algum composto em produto comercializável realizada por uma empresa não estabelece que no período seguinte essa empresa tenha alguma vantagem para a realização de uma nova descoberta. Assim, uma empresa pode até estabelecer uma liderança de vendas considerável nos sub-setores nos quais essa nova droga é comercializada, mas isso não estabelece que tal empresa terá liderança em todos os sub-setores e, portanto, na indústria farmacêutica como um todo. Já no fim dos anos 70, a utilização da biotecnologia molecular mudou a forma e os processos de P&D, contribuindo para uma diminuição da aleatoriedade no sistema. As firmas do setor, a partir de então, se defrontam com o desenvolvimento interno de capacidades biotecnológicas e uma maior relevância na interação com demais agentes do sistema de inovação, de forma que o lócus inovativo se restringe e se solidifica em relações mais determinísticas (Radaelli, 2009). Acontece, porém, que mesmo com o ciclo biotecnológico, não fica claro o efeito da menor aleatoriedade nos processos de busca tecnológica; antes disso, o que se vê nos últimos anos dentro da indústria farmacêutica é um aumento na diferença entre depósito de patentes e patentes concedidas e uma queda no nível de novos compostos farmacêuticos (Gilbert, Henske & Ashish, 2003; Love, 2003; Ganuza et al, 2009). Apesar da primeira ser profundamente ligada ao aumento do número
de depósitos de patentes promovido pela legislação da Agreement on Trade Related Aspects of Intellectual Property Rights (TRIPS) (Caliari, Mazzoleni & Póvoa, 2013), a conjunção desses dois fatores aponta para uma escassez no processo inovativo. Apesar de um maior determinismo, o mesmo não está ligado a um incremento de inovações, principalmente em um incremento quantitativo12. De qualquer forma, a consistência da concentração de mercado ao longo dos anos parece ser bastante explicada por essa baixa relação temporal com o sucesso inovativo.
O modelo procura replicar essa questão. Em aspectos práticos, estabelece-se um processo de busca e adaptação tecnológica por parte das empresas. As empresas começam uma busca tecnológica (que inicialmente é feita por screening aleatório) investindo em pesquisas, procurando por moléculas que podem ser utilizadas em categorias terapêuticas particulares. Algumas firmas obtêm sucesso na descoberta, e então entrarão no processo de desenvolvimento da droga, na intenção de torná-la comercializável. O tempo, os recursos disponibilizados e a qualidade dos compostos descobertos classificarão o sucesso das firmas: algumas não encontrarão, por variados motivos, os benefícios de comercializar a droga. As firmas de sucesso, contudo, irão desenvolver suas drogas e, após este estágio, se engajarão em atividades de marketing para a venda de seus produtos. Após o início da comercialização, o sucesso do produto será uma função de sua qualidade, dos esforços de marketing e do preço do produto. Sendo inovador, gozará de um monopólio inicial garantido pelas patentes, o que permitirá à empresa o retorno de seus investimentos em P&D, ou melhor: ter retorno ainda maior. Após o término da vigência da patente, produtos imitadores entram no mercado, reduzindo os lucros do monopolista (Malerba & Orsenigo, 2002, p. 675).
Devido a essa estrutura de mercado, a estratégia das firmas é o engajamento em diferentes projetos de P&D com vistas a diferentes categorias terapêuticas, procurando estabelecer diversificação de produtos. O processo de P&D será contínuo, pois a monopolização de um mercado tem um tempo finito e pequeno, e que não garante a sobrevivência da firma no longo prazo.
12 Antes disso, o principal efeito da revolução biotecnológica parece ter sido o incremento qualitativo, principalmente com o aumento da eficácia dos princípios ativos e a consequente diminuição de efeitos colaterais.
A mudança advinda com a revolução biotecnológica não modifica esse processo, apenas intensifica as relações. As novas tecnologias e conhecimentos minimizam o screening, permitindo às firmas se deter num espectro menor de moléculas. Permite ainda (i) o incremento qualitativo nas moléculas, o que aumenta a competitividade no período de comercialização; e (ii) a introdução de novos agentes produtores, as New Biotechnology Firms (NBF), especializadas em P&D biotecnológico mas que, por possuírem menor escala, frequentemente se interrelacionam com as Big Pharmas em processos conjuntos que, ao mesmo tempo, fornecem capacidades para as segundas e escala para as primeiras. Essa definição estrita de especificidades da indústria farmacêutica garante ao modelo Malerba & Orsenigo (2002) uma gama de interessantes resultados, com padrões comportamentais replicados bastante próximos aos constatados na indústria farmacêutica. E, apesar de não seguir exatamente a mesma especificação proposta, muitos dos insights utilizados no modelo history-friendly da tese serão extraídos dessa modelagem.